応用基礎レベル：電気工学科

本校では、2024年度より電気工学科を対象とした「神戸市立工業高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)【電気工学科】」（以下、本教育プログラムとします。）の実施を行っています。2025年8月26日に文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）」に認定（認定期間：2030年3月まで）されました。

本教育プログラムの目的：

本教育プログラムは、急速に変化する情報社会に対応するための数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を修得するとともに、実践的な能力の習得、および、自らの専門分野に応用できる高度情報人材の養成を目的とします。

本教育プログラムにより身につけることのできる能力：

本教育プログラム修了生は、リテラシーレベルの数理データサイエンスAIの基礎的素養に加え、グループワークや実習を通じて得られる実践的な技術を活用し、自らの専門分野に関わる地域社会の課題発見・解決能力、および、フィードバック能力を修得できます。

本教育プログラムの履修対象者：

本教育プログラムは、2022年度から実施されている「神戸市立工業高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム」（文部科学省 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル）にて認定済み)からの継続プログラムとして電気工学科において2024年度から実施されています。そのため、履修対象者は、2022年度以降に電気工学科に入学した学生となります。なお、転入学生や編入学生においては、本教育プログラムの履修対象者とはなりません。

本教育プログラムの対象科目と授業方法、および、授業内容：

【本教育プログラムの対象科目】

本教育プログラム対象科目は、下表の通りです。履修対象者の項目でも説明した通り、2022年度入学生、および、2023年度以降の入学生が対象となります。2022年度以降入学の電気工学科の全学生は、本教育プログラムにおける対象科目が1年～4年次までの必修科目のみで構成されているため、本教育プログラムの対象科目を全て履修することが可能です。

表1．対象科目表(電気工学科 2024年度)
対象科目 開講学年 単位数 必修・選択 区分
数学I 1年 4 必修 データ表現とアルゴリズム
数学II 1年 4 必修 データ表現とアルゴリズム
数学I 2年 4 必修 データ表現とアルゴリズム
数学II 2年 2 必修 データ表現とアルゴリズム
数学I 3年 4 必修 データ表現とアルゴリズム
確率・統計 4年 1 必修 データ表現とアルゴリズム
情報基礎 1年 2 必修 データ表現とアルゴリズム
AI・データサイエンス基礎
AI・データサイエンス実践
情報処理I 2年 2 必修 データ表現とアルゴリズム
情報処理II 3年 1 必修 データ表現とアルゴリズム
AI・データサイエンス基礎
電気工学実験実習 4年 4 必修 AI・データサイエンス基礎
AI・データサイエンス実践
修得単位合計 28

※1 2022年度入学の学生と2023年度入学の学生において本教育プログラムの1年と2年の内容は、本教育プログラムを最後まで履修した場合、その内容に差は生じません。そのため、ここでは2024年度の内容を記載しています。

※2【参考資料】
神戸市立工業高等専門学校履修規則第145号 別表第１（第２条第１項関係）一般科目（全学科共通）［2023年度以降入学者に係る教育課程］，別表第２（第２条第１項関係）専門科目（電子工学科）［2023年度以降入学者に係る教育課程］


上記画像をクリックすると拡大表示されます。

【本教育プログラムの授業方法，および，授業内容】

2024年度の対象科目の授業方法と授業内容については、表1の科目名からリンクされているWebシラバス内に記載している通りです。

本教育プログラムの修了要件：

本教育プログラムの修了要件は、卒業までに表1の対象科目を全て履修し、全ての単位を取得する必要があります。なお、本校を卒業するには、必修単位の単位を全て取得する必要があります。そのため、本校を卒業する履修対象者は全て本教育プログラムを修了することとなります。

本教育プログラムの取組概要と改善・進化させるための実施体制

本教育プログラムの責任者を校長とし、教務委員会、電気工学科　学科会議、神戸市立工業高等専門学校自己評価委員会（以下、自己評価委員会）、数理・データサイエンス・AI教育支援専門部会(リテラシーレベルの専門部会と同じもの：神戸市立工業高等専門学校総合情報センターが設置、以下、リテラシーレベル）、数理・データサイエンス・AI教育支援部会(電気工学科教員から選出、以下、電気工学科)、および、授業担当者が連携し、本教育プログラムの策定、実践、点検、改善（PDCA)のサイクルを展開しています。また、本教育プログラムのPDCAの中に2022年度から先行して行われている教育プログラム（リテラシーレベル）の組織を取り入れることで、先行している教育プログラムとも連携し、リテラシーレベルで身につけた数理・データサイエンス・AIの基礎的素養に加えて、グループワークや実習を通じて得られる実践的な技術を活用し、自らの専門分野に関わる地域社会の課題発見・解決能力、および、フィードバック能力を修得できる人材の育成を目指しています。

以下に実施体制、および、本教育プログラムの取組概要を示します。

【本教育プログラムの実施体制】


上記画像をクリックすると拡大表示されます。

【本教育プログラムの取組概要】


上記画像をクリックすると拡大表示されます。

プログラムの自己点検・評価：

本校の数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)【電気工学科】の授業内容・方法・教育効果については、実施体制の図にも記載されているように、本校で行われている授業アンケートから電気工学科学科会議で分析・評価を行い、数理・データサイエンス・AI教育支援専門部会(リテラシーレベル)と数理・データサイエンス・AI教育支援部会(電気工学科)において改善案を作成します。最終的に、自己評価委員会において、実施体制にも記載した通り、本校所定のPDCAサイクルに基づき、本校の教育活動の改善を継続的に推進しています。

本教育プログラムにおける対象科目の授業アンケートより、電気工学科学科会議による分析・評価結果と数理・データサイエンス・AI教育支援専門部会(リテラシーレベル)と数理・データサイエンス・AI教育支援部会(電気工学科)における点検報告書を以下にまとめます。

 

【点検報告書一覧（授業アンケート評価，取り組み，および，分析結果）】

 

【自己評価委員会における点検記録一覧（PDCAサイクル運用状況確認）】

なお、本教育プログラムの運用については、自己評価委員会にて点検されています。

関係規則・規程：

申請書類：

神戸市立工業高等専門学校数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)【電気工学科】：申請書類一式